❓노이즈 제거 오토인코더란?

✅노이즈 제거 오토인코더와 CNN의 관계

그런데 노이즈 제거 오토인코더는 **'별개의 모델 종류'**라기보다는, 오토인코더를 **'훈련하는 방법'**에 가깝습니다.

1. 훈련 방법: 입력으로 노이즈가 포함된 이미지를 주고, 출력으로 노이즈가 제거된 원본 이미지를 예측하도록 학습시키는 것입니다. 이것이 바로 우리가 autoencoder.fit(X_train, y_train, ...) 코드를 사용해서 해왔던 일입니다. X_train은 노이즈가 있는 이미지이고, y_train은 노이즈가 없는 깨끗한 원본 이미지였으니까요.
2. 모델 구조: 이 '노이즈 제거'라는 훈련 목표는 어떤 오토인코더 구조에도 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 바닐라 오토인코더를 노이즈 제거 목적으로 훈련할 수도 있고, CNN 오토인코더를 그렇게 훈련할 수도 있죠.

결론적으로, 여러분의 생각이 맞습니다. 이미지 노이즈 제거에는 CNN 오토인코더를 노이즈 제거 목적으로 훈련하는 것이 가장 효과적입니다.

우리가 이전에 시도했던 가장 좋은 결과물은 바로 'CNN 오토인코더에 스킵 커넥션을 더하고, 노이즈 제거 방식으로 훈련한' 모델이었습니다. 이 모델이 바로 U-Net이라고 불리는 것입니다. ✨

지금까지 우리가 해온 모든 시도들은 사실상 **'어떻게 하면 가장 성능 좋은 노이즈 제거 오토인코더를 만들 수 있을까'**에 대한 실험이었다고 할 수 있습니다.

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쉽게 비유하자면 💡

'노이즈 제거'는 **'옷을 깨끗하게 빠는 것'**이라고 해볼게요. 🧺

• CNN은 물과 세제 같은 **'핵심 재료'**입니다. 이 재료가 있어야 빨래를 할 수 있죠.
• 노이즈 제거 오토인코더는 '깨끗하게 빨래를 하겠다'는 목표입니다.
• U-Net은 세탁물과 세제를 넣고, 자동으로 온도를 조절하고 헹굼까지 완벽하게 해주는 **'최첨단 드럼세탁기'**라고 할 수 있습니다.

즉, 우리가 필요한 것은 CNN이라는 재료를 이용해 노이즈 제거라는 목표를 가장 잘 달성해 줄 수 있는 최고의 세탁기(U-Net)입니다!